Tolok Ukur

Lihat sebagai Markdown Edit di GitHub Dokumentasi di e7056ba

Harness benchmark menulis JSON yang stabil dan laporan yang mudah dibaca. Lokasinya ada di bench/ dalam repositori storh dan tidak lagi menjadi bagian dari paket Composer sejak 0.5.2, jadi perintah composer bench* di bawah hanya dapat dijalankan dari hasil clone, setelah composer install:

Shell

composer bench
composer bench -- --dataset=100000 --engine=doc
composer bench -- --dataset=100000 --engine=log
composer bench -- --dataset=100000 --engine=queue
composer bench -- --dataset=100000 --engine=cache --cache-validation=trust
composer bench -- --dataset=100000 --engine=filter
composer bench -- --dataset=1000000 --engine=uuid
composer bench:jit -- --dataset=1000000 --engine=uuid
composer bench:repeat -- --dataset=100000 --engine=doc --repeat=5
composer bench:repeat -- --dataset=1000000 --engine=filter --repeat=5 --memory-limit=512M
composer bench:range -- --datasets=1000,10000,50000,100000
composer bench:range -- --datasets=100000 --engines=cache --memory-limit=512M
composer bench:compare build/bench-main.json build/bench-current.json
composer bench:gate -- build/bench-main.json build/bench-current.json --threshold=10 --metric=doc.put --metric=log.stream
composer bench:ci

Hasil referensi

Median dari tiga proses harness penuh, 50,000 record per mesin, pada Apple M1 Pro (16 GB, macOS 26.5, APFS) dengan PHP 8.5 CLI, opcache dan JIT dinonaktifkan:

Shell

composer bench:repeat -- --dataset=50000 --engine=all --repeat=3 --memory-limit=512M

Setiap penulisan di-flush dan di-fsync sebelum storh melaporkan bahwa data telah tersimpan, sehingga laju penulisan dibatasi oleh sistem file. Pembacaan dilakukan terhadap cache halaman OS. Laju dihitung dari median; jalankan composer bench dari hasil clone repositori untuk mengukur perangkat keras Anda sendiri.

DocStore, 50k record	median
`put()`, satu file persisten per record	3.3k record/s
`putStream()` ingest massal	3.7k record/s
`importJsonl()`	3.6k record/s
`get()` pembacaan titik, divalidasi STAT	5.6 µs
membuka kembali store yang ada	0.26 ms
kueri kesetaraan berindeks, `limit(100)`	1.1 ms
`count()` berindeks di seluruh koleksi	41 µs
pembangunan indeks, 2 field kesetaraan + 1 field rentang	52k record/s
`stream()` penuh dengan validasi ulang STAT	103k record/s
`exportJsonl()`	104k record/s

SegmentedLog, 50k record, segmen 16 KB	median
`put()`, fsync per append	16k append/s
`appendStream()` ingest massal	56k record/s
pembacaan kursor, 100 record dari titik tengah	2.1 ms
pembacaan rentang waktu	1.1 ms
`count()` kesetaraan	11 µs
`compact()` semua segmen tersegel	69k record/s
membuka ulang dengan pemulihan akhir terpotong	218k record/s

Benchmark menyegel segmen setiap 16 KB untuk menguji pergantian segmen; ukuran segmen bawaan adalah 1 MiB.

Queue, 50k pekerjaan	median
`enqueue()`, fsync per peristiwa	22k pekerjaan/s
`claim()`	23k pekerjaan/s
`complete()`	23k pekerjaan/s
`enqueueMany()`	209k pekerjaan/s
`claimMany()`	467k pekerjaan/s
`completeMany()`	512k pekerjaan/s

SQL Mirror, SQLite, 50k record	median
`push()` awal	61k baris/s
`push()` tanpa perubahan	86k record/s
`flush()`, 100 id	7.1 ms
SQL berindeks `COUNT` di seluruh mirror	6.9 ms
`rebuild()`	65k baris/s
restore `pull()`, satu file persisten per record	3.2k record/s

Mikro	median
`get()` yang di-cache, cold lalu warm (MemoryCache, STAT)	83 µs / 6.3 µs
generasi UUIDv7	1.3 µs
validasi UUIDv7	0.30 µs
penyaringan predikat dalam memori	4.4M baris/s

Target yang dicakup:

DocStore put, streaming put, ekspor/impor JSONL, get, delete, stream, dan pembangunan indeks
kueri DocStore dengan indeks kesetaraan, indeks gabungan, indeks rentang, rentang berurutan naik dan turun, hitung terindeks, pencarian ID, dan tanpa indeks
SegmentedLog append, streaming append, pembacaan kursor, pembacaan rentang waktu, pembacaan rentang waktu hasil pemadatan, pencarian kursor dan ID QueryBuilder, hitung, hitung append massal, statistik, pemadatan
Queue enqueue, enqueue massal, claim, claim massal, complete, complete massal, requeue
penyaringan predikat RecordQuery dan QueryCondition pada baris dalam memori
generasi monotonik UUIDv7, generasi sebaran timestamp, validasi, dan ekstraksi timestamp
pemulihan baris akhir yang terpotong
pembacaan cache cold dan warm dengan validasi hash, stat, atau tepercaya

Jalur output bawaan:

Text

build/bench-current.json

Proses rentang menulis satu file JSON per dataset dan mesin di bawah build/bench-ranges/.

bench:gate membandingkan dua file benchmark JSON dan keluar dengan status non-zero jika metrik yang dipantau mana pun lebih lambat daripada ambang yang dikonfigurasi. Jika tidak ada nilai --metric yang diberikan, semua metrik dalam file baseline akan menjadi pengujian batas.

bench:ci adalah gerbang regresi smoke GitHub Actions. Ini menjalankan benchmark 1k untuk semua mesin, membandingkan metrik tulis/baca/cache/UUID yang dipilih dengan baseline bench/baselines/ci-1k-all.json yang dipantau, dan menggunakan ambang bawaan yang lebar untuk menghindari variasi normal runner sambil tetap menggagalkan regresi kinerja yang besar.

bench:jit menjalankan harness yang sama dengan opcache CLI dan tracing JIT diaktifkan, serta menonaktifkan Xdebug untuk proses benchmark agar PHP benar-benar dapat mengaktifkan JIT. JSON yang dihasilkan menyertakan flag runtime yang menunjukkan apakah opcache dan JIT aktif pada proses tersebut.